一种多色喷涂路径规划的方法及系统

1.本发明属于喷涂路径规划领域，尤其涉及一种多色喷涂路径规划的方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.喷涂机器人代替工人进行喷涂作业可以提高喷涂质量、降低工人职业伤害、节约涂料并且更加环保。喷涂路径规划是喷涂机器人进行喷涂作业的关键环节。在喷涂路径规划中，单色喷涂路径规划目前技术手段相对成熟，已经成功应用于车辆、家具、飞机等喷涂作业领域，但在个性化图案多色喷涂路径规划方面仍然处于起步阶段，多色喷涂路径规划问题受到学术界和工业界的广泛关注。因此，目前针对多色喷涂路径规划问题缺乏具体的实施方案。存在怎么进行多色喷涂路径规划、多色喷涂路径规划无从下手以及没有理论指导的问题现状。


技术实现要素：

4.为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种多色喷涂路径规划的方法及系统，其把多色喷涂路径规划问题分解为上层簇旅行商问题(clustered traveling salesman problem，ctsp)和下层路线方案选择问题，通过分级优化的方法，可以实现全覆盖多色喷涂效果。
5.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.本发明的第一个方面提供一种多色喷涂路径规划的方法。
7.一种多色喷涂路径规划的方法，包括：
8.对已生成的待喷涂工件的图案进行识别，获取所述图案的色块信息；
9.根据所述色块信息，构建簇旅行商问题模型，确定颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块喷涂顺序；
10.根据颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块喷涂顺序，以喷枪在喷涂色块间移动距离最小为目标，确定色块内的喷涂路径；
11.基于定颜色簇之间的喷涂顺序、颜色簇内的色块喷涂顺序和色块内的喷涂路径，得到喷枪的喷涂路径。
12.本发明的第二个方面提供一种多色喷涂路径规划的系统。
13.一种多色喷涂路径规划的系统，包括：
14.获取模块，其被配置为：对已生成的待喷涂工件的图案进行识别，获取所述图案的色块信息；
15.顺序确定模块，其被配置为：根据所述色块信息，构建簇旅行商问题模型，确定颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块喷涂顺序；
16.块内路径规划模块，其被配置为：根据颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块
喷涂顺序，以喷枪在喷涂色块间移动距离最小为目标，确定色块内的喷涂路径；
17.输出模块，其被配置为：基于定颜色簇之间的喷涂顺序、颜色簇内的色块喷涂顺序和色块内的喷涂路径，得到喷枪的喷涂路径。
18.本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
19.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的多色喷涂路径规划的方法中的步骤。
20.本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
21.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的多色喷涂路径规划的方法中的步骤。
22.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
23.本发明通过将多色喷涂路径规划问题分解为上层簇旅行商问题和下层路线方案选择问题，采用分级优化的方法来解决多色喷涂路径规划问题，实现了全覆盖多色喷涂效果，提高了多色喷涂的路径规划的准确性。
24.本发明通过对全覆盖多色喷涂路径规划任务的分解，解决多色喷涂路径规划无从下手、没有理论指导的问题现状。
25.本发明规划路径快速高效，降低了操作员的人工劳动强度，提高了工作效率以及喷涂质量。
附图说明
26.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
27.图1是本发明实施例一示出的多色喷涂路径规划的方法的流程图；
28.图2是本发明实施例一示出的多色喷涂路径规划中的簇旅行商问题示意图；
29.图3是本发明实施例一示出的当转折数是偶数时的4种路线案例；
30.图4是本发明实施例一示出的当转折数是奇数时的4种路线案例；
31.图5是本发明实施例一示出的染色体定义示意图；
32.图6是本发明实施例一示出的同色顺序交叉操作示意图；
33.图7是本发明实施例一示出的同色交换变异操作示意图；
34.图8是本发明实施例一示出的喷涂色块图案示意图；
35.图9是本发明实施例一示出的一种通过遗传算法(genetic algorithm,ga)得出的可行色块喷涂顺序方案示意图；
36.图10是本发明实施例一示出的遗传算法收敛曲线图；
37.图11是本发明实施例一示出的禁忌搜索算法(tabu search,ts)收敛曲线图；
38.图12是本发明实施例一示出的带有路线案例选择的喷涂色块图案示意图。
具体实施方式
39.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
40.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另
有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
41.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
42.需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
43.实施例一
44.如图1所示，本实施例提供了一种多色喷涂路径规划的方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器和系统，并通过终端和服务器的交互实现。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务器、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本技术在此不做限制。本实施例中，该方法包括以下步骤：
45.对已生成的待喷涂工件的图案进行识别，获取所述图案的色块信息；
46.根据所述色块信息，构建簇旅行商问题模型，确定颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块喷涂顺序；
47.根据颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块喷涂顺序，以喷枪在喷涂色块间移动距离最小为目标，确定色块内的喷涂路径；
48.基于定颜色簇之间的喷涂顺序、颜色簇内的色块喷涂顺序和色块内的喷涂路径，得到喷枪的喷涂路径。
49.本实施例的技术方案可以根据以下内容实现：
50.1、多色喷涂路径规划问题
51.为了尽快在车辆表面完成个性化图案的喷涂，需要对待喷涂色块的喷涂顺序和进入待喷涂色块的进入位置、出位置进行排序，从而减少喷枪移动的路径长度，减少完成喷涂需要的时间。多色喷涂路径规划问题可以分解为两个更小的子问题：分为上层(全局)子问题和下层(局部)子问题。一个上层(全局)子问题，目的是定义颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块喷涂顺序，本文将上层问题描述为一个簇旅行商问题；一个下层(局部)子问
题是关于路线案例选择，目的是寻找进入待喷涂色块开始喷涂和离开该色块结束喷涂的位置。喷涂色块内使用之字形路径规划方法，找到喷涂色块内开始喷涂的位置即可确定喷涂色块内结束喷涂的位置。
52.1.1 ctsp
53.上层子问题是簇旅行商问题。在多色喷涂路径规划中，可将簇旅行商问题定义成如下形式。在一个无向加权完全图g＝(v,e)上有喷涂颜色块集合v＝{v0,v1,v2,...,vn}，边的集合颜色块集合v根据颜色块自身颜色的不同被分为不相交的颜色簇c0,c1,...,cm。在实际喷涂问题中，我们把喷枪起始位置v0虚拟为一个颜色簇中的颜色块。每条边(vi,vj)∈e有一个非负的成本d
ij
根据节点是否在同一个簇内把边分为两类：如果定义边的节点在同一个簇内，则把边称为簇内边；如果定义边的节点在不同簇内，则把边称为簇间边。簇旅行商问题的目标是在g中寻找一个最小成本的哈密顿圈，并且同一个簇内的喷涂颜色块必须连续访问。注意如果只有一个簇或者每个簇内只有一个喷涂色块，簇旅行商问题就变成旅行商问题(traveling salesman problem，tsp)。所以说簇旅行商问题是旅行商问题的扩展。
54.图2展示了4个簇(c0,c1,c2,和c3)和7个喷涂色块的簇旅行商问题形式，其中c0＝{0}，c1＝{1,2}，c2＝{3,4}和c3＝{5,6}。在图2中可行的路线是：0
→1→2→4→3→6→5→
0。喷涂色块1和喷涂色块2之间的实线表示簇内连接，喷涂色块2和喷涂色块4之间的虚线表示簇间连接。在多色喷涂路径规划问题中，相同颜色的喷涂色块设定为同一个簇，同时把喷枪移动时的起点和终点单独设置为一个簇中的一个颜色块。起点和终点位置并不是有颜色块要进行喷涂，将喷枪移动的起点和终点设定进来，是为得到更加一般化的ctsp问题。并且喷枪移动的起点和终点位置可以相同。喷枪从起点色块0出发，最后回到出发色块0。
55.1.2选择色块喷涂起点
56.下层子问题是路线案例选择问题。在矩形喷涂色块中，使用之字型路径规划方法对色块进行喷涂，喷枪可以在色块的四个顶点位置开始喷涂。如图3和图4所示，在vi色块中有4个喷涂起点(h1,h2,h3,h4)可供选择。当喷涂转折是偶数时，如图3所示四种路线案例方案。当喷涂转折是奇数时，如图4所示四种情况。对于一个色块，一般沿色块长度方向规划喷涂路径以减少拐角数量从而减少喷涂时间。根据之字形路径规划方法和喷枪喷涂直径，可以确定色块内的喷涂转折是奇数还是偶数。
57.1.3数学模型
58.喷枪从v0出发，完成所有色块喷涂任务后回到v0。为了将模型更具一般化，本实施例将喷枪起始位置虚拟成一个颜色簇中的一个喷涂色块。只有当喷枪从喷涂色块vi使用喷涂路线案例t去往喷涂色块vj的喷涂路线案例w时否则表示从喷涂色块vi的路线案例t到喷涂色块vj的路线案例w的代价。数学公式如下：
59.目标函数(1)使喷枪在喷涂色块间移动距离最小化：
[0060][0061]
其中，i,j表示第i个喷涂色块、第j个喷涂色块的编号，i,j∈{0,1,2,...,n},i≠j，t,w表示色块中第t个之字形路线方案，第w个之字形路线方案，t,w∈{1,2,3,4},t≠w，z
是目标函数，z的值越小表示喷枪在色块间移动的距离越短，表示喷枪从喷涂色块vi的案例t到喷涂色块vj的案例w的代价，是一个0-1变量，当喷枪从喷涂色块vi的案例t到喷涂色块vj的案例w时否则即
[0062][0063]
约束条件如下：
[0064]
每个喷涂色块只能被喷涂一次：
[0065][0066][0067]
其中，v表示喷涂色块的集合v＝{v0,v1,v2,...,vn}。
[0068]
每个颜色簇内的喷涂色块必须被连续喷涂：
[0069][0070]
其中，cc表示第c个颜色簇，|cc|表示第c个颜色簇内所有喷涂色块的数量。
[0071]
消除子回路：
[0072][0073][0074]
本实施例采用使用mtz方法消除子回路。
[0075]
每个颜色块内四种喷涂路线方案只能选择一个使用：
[0076][0077]
表示第i个喷涂色块vi内被选中的路线方案t的数量，即被选中的喷涂色块中的路线方案数量等于1，其他方案数量等于0。例如，选中第i个喷涂色块vi的第2种路线方案，则
[0078]
2、分级多色喷涂路径规划算法
[0079]
对于上层(全局)子问题簇旅行商问题，采用改进的遗传算法求解ctsp，确定颜色簇和颜色簇内色块的喷涂顺序。对于下一级(局部)子问题色块内喷涂路线案例选择问题，采用贪心算法(greedy method,gm)和禁忌搜索算法确定色块内的喷涂路径情况。
[0080]
2.1遗传算法设计
[0081]
我们根据多色喷涂路径规划中的簇旅行商问题的特点，设计了解决该类问题的编码方案。同时，我们设计了合适的选择、交叉和变异算子，以保证达到更好的算法运行效果。
[0082]
a、染色体编码
[0083]
染色体编码是遗传算法中重要的基础工作。它影响算法的工作性能。针对多色喷涂路径规划中的簇旅行商问题，本实施例使用单染色体分段编码方案。单染色体分段编码方案是把同一种颜色的喷涂色块序号放在同一段进行排列。不同颜色色块的编码段之间的顺序由种群初始化和后续进化计算得到。
[0084]
本示例中，喷枪移动起始点和移动终止点位置0不参与染色体编码。如图5所示，定义3种颜色共10个喷涂色块的染色体编码情况。定义有3个黑色喷涂色块，其色块编号顺序为：1～3。定义有3个白色喷涂色块，其色块编号顺序为：4～6。定义有4个灰色喷涂色块，其色块编号顺序为：7～10。图5所示，颜色顺序为：黑色-白色-灰色，喷涂色块顺序是：1
→3→2→6→5→4→8→7→9→
10。
[0085]
b、种群初始化
[0086]
遗传算法使用初始种群开始迭代搜索。产生初始种群的方法通常有两种：(1)使用随机的方法产生种群；(2)根据某些先验知识生成满足要求的初始种群。
[0087]
本实施例使用部分种群贪心初始化的方法初始化种群。该方法将初始种群划分为三类初始子种群。第一类初始子种群使用贪心算法生成初始种群。第一类种群占初始种群总数量10％。第二类初始子种群使用类似于贪心算法的方法，每次从距离最近的两个可以喷涂的颜色块中随机选择一个作为下一个要喷涂的颜色块。第二类种群占初始种群总数量10％。第三类初始子种群使用随机的方法产生种群。第三类种群占初始种群总数量80％。注意所有个体要喷涂的第一个颜色块使用随机的方法选择，不受喷枪起点位置的影响。部分种群贪心初始化的方法中使用贪心算法可以给与遗传算法有益的搜索信息。同时初始种群总数量80％的个体使用随机的方法生成可以确保搜索空间足够大。
[0088]
c、适应度计算
[0089]
适应度函数为遗传算法进化搜索提供关键信息。适应度越高的个体越容易通过锦标赛算法被选中，个体携带的信息更容易进入下一次搜索。规定maxpath为种群中个体的最大路径长度，minpath为种群个体中最小路径长度，currentpath为当前个体的路径长度。适应度函数为：
[0090][0091]
d.选择操作
[0092]
选择操作是将适应度高的个体直接保留到下一代或者通过配对产生新个体再遗传到下一代。本实施例采用精英保留和锦标赛选择相结合的策略。精英保留策略是每次将5％适应度最高的个体直接复制到下一代种群。锦标赛选择法是从种群中随机选择4个个体，从4个个体中选择适应度值最高的个体作为后续交叉、变异操作的父代1。父代2重复上述锦标赛选择法操作。
[0093]
e.交叉操作
[0094]
交叉操作是两个父代个体交换部分基因并产生新个体。交叉操作的目的是提高遗传算法的搜索能力。交叉操作有多种交叉方法，本实施例使用同色顺序交叉方法，如图6所示。该方法为每种喷涂颜色产生一个起始点数字startn和终止点数字endn。父代1的startn和endn之间的基因段复制到子代同样的基因位置。在父代2中endn之后的基因中，挑选与子
[0109]
→
11
→
20
→
16
→
12
→
15
→
19
→
13
→
17
→
14
[0110]
→
18
→
30
→
27
→
24
→
22
→
23
→
26
→
29
[0111]
→
28
→
25
→
21
→0[0112]
图10显示了遗传算法收敛性能好，图11显示了禁忌搜索算法收敛性能好。图12使用
‘
*’标记色块内喷枪喷涂开始位置，使用
‘☆’
标记色块内喷枪喷涂结束位置。
[0113]
4、结论
[0114]
为了解决多色喷涂路径规划问题，我们把问题分解为上层簇旅行商问题和下层路线方案选择问题，通过分级优化的方法解决此类问题。可以实现全覆盖多色喷涂效果。通过计算一个具有3种颜色共30个喷涂色块的实例，证明了新方法的可行性。
[0115]
实施例二
[0116]
本实施例提供了一种多色喷涂路径规划的系统。
[0117]
一种多色喷涂路径规划的系统，包括：
[0118]
获取模块，其被配置为：对已生成的待喷涂工件的图案进行识别，获取所述图案的色块信息；
[0119]
顺序确定模块，其被配置为：根据所述色块信息，构建簇旅行商问题模型，确定颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块喷涂顺序；
[0120]
块内路径规划模块，其被配置为：根据颜色簇之间的喷涂顺序和颜色簇内的色块喷涂顺序，以喷枪在喷涂色块间移动距离最小为目标，确定色块内的喷涂路径；
[0121]
输出模块，其被配置为：基于定颜色簇之间的喷涂顺序、颜色簇内的色块喷涂顺序和色块内的喷涂路径，得到喷枪的喷涂路径。
[0122]
此处需要说明的是，上述获取模块、顺序确定模块、块内路径规划模块和输出模块与实施例一中的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
[0123]
实施例三
[0124]
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的多色喷涂路径规划的方法中的步骤。
[0125]
实施例四
[0126]
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的多色喷涂路径规划的方法中的步骤。
[0127]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0128]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0129]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0130]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0131]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random accessmemory，ram)等。
[0132]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。